U "strojno učenje", Podrška Vector Machine (SVM) je nadgledani model učenja s pripadajućim algoritmima koji analiziraju podatke i prepoznaju obrasce, a koristi se za klasifikaciju i regresijsku analizu u Poslovna inteligencija. The SVM Basic uzima skup ulaznih podataka i za svaki zadani ulaz predviđa koju će od dvije klase izlaz pripada, pa je to binarni linearni ne-vjerovatnosni klasifikator (samo odaberite između 2 mogućnosti). S obzirom na niz primjera treninga, svaki označen kao jedan od dva kategorije, algoritam treninga gradi model koji dodjeljuje nove primjere u a kategorija ili drugo. Ova vrsta modela široko se koristi za analizu modela u kojima se skup podataka mora razvrstati u samo dvije kategorije, prijevara ili ne-prijevara, da ili ne, na kredit itd. SVM model predstavlja prikaz primjera (baze podataka pomoću koje je napravljena procjena) kao točaka u prostoru, tako da dodijeliti primjere zasebnih kategorija koje su općenito podijeljene definiranim prostorom, prostorom koji mora biti što širi moguće. Novi ulazni podaci klasificirat će se u istom prostoru i predvidjeti kojoj kategoriji pripadaju.
Stroj vektora podrške temelji se na činjenici da se svaki novi podatak može klasificirati u odgovarajuću kategoriju na temelju učenja analiziranih podataka. U donjem primjeru objekti pripadaju samo jednoj klasi ili zelenoj ili crvenoj. Linija razdvajanja definira granicu na desnoj strani gdje su svi objekti zeleni i na lijevoj strani gdje su svi objekti crvene boje.
Reklame
U ovom drugom primjeru možemo uočiti dvije kategorije podijeljene središnjom osi i dvije udaljenosti između njih.
Reklame
U stvarnom je životu vrlo teško pronaći modele koji su toliko jasni kao oni na ovim slikama, ali uvijek je moguće imati aproksimaciju.
Reklame
